Dalam kursus ini, kita akan mempelajari cara mengoptimalkan file dan data untuk Retrieval-Augmented Generation, atau RAG.

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mendapatkan langkah-langkah praktis yang dapat diikuti untuk meningkatkan kualitas respons yang dihasilkan LLM saat menggunakan sumber pengetahuan khusus.

RAG menggabungkan dua konsep utama: retrieval (pengambilan) dan generation (pembuatan). Ini memungkinkan agen AI Anda mengambil informasi yang tepat dari sumber data besar, seperti katalog produk atau daftar kebijakan, lalu menggunakan model bahasa untuk menghasilkan jawaban yang alami dan informatif. Artinya, agen Anda tidak hanya memberikan jawaban, tapi juga jawaban yang benar dari sumber tepercaya—dengan cepat dan akurat.

Namun, kualitas respons agen Anda sangat bergantung pada kualitas dan struktur data yang Anda masukkan. Jika data yang digunakan berantakan, berulang, atau tidak terstruktur, jawaban agen Anda juga akan seperti itu. Di sinilah pra-pemrosesan data menjadi sangat penting. Dengan menyiapkan data secara cermat, Anda membangun fondasi untuk respons yang berkualitas, bermakna, dan akurat.

Dalam seri ini, kami akan membimbing Anda melalui semua hal yang perlu diketahui untuk menyiapkan file dan data Anda agar siap digunakan untuk RAG. Kami akan membahas:

• Cara menyusun dokumen agar lebih jelas,
• Praktik terbaik untuk membersihkan dan menyederhanakan teks,
• Menambahkan metadata dan ringkasan untuk konteks yang lebih kaya,
• Mengoptimalkan data non-teks, seperti gambar dan tabel,
• Validasi dan pemeliharaan data.

Setiap video akan membahas langkah-langkah ini dengan contoh, memberikan wawasan praktis yang bisa langsung Anda terapkan pada proyek AI Anda. Di akhir seri ini, Anda akan memiliki alat untuk mengambil dataset apa pun, mengubahnya untuk RAG, dan mengoptimalkan performa agen AI Anda.